AI風(fēng)暴“席卷”華爾街，但還稱(chēng)不上“完美”的操盤(pán)手

　　幾天前，來(lái)自華爾街的巨頭摩根大通宣布了一個(gè)有意思的消息，該公司即將使用全球首創(chuàng )的機器人來(lái)進(jìn)行他們的全球股票算法交易。而摩根大通之所以敢于做出這樣的嘗試，正是因為他們早就在歐洲利用這一新人工智能項目嘗到了甜頭。

　　這個(gè)被摩根大通內部稱(chēng)為L(cháng)OXM的人工智能，主要的功能就是以最優(yōu)惠的價(jià)格和最快的速度執行客戶(hù)的要求。它能通過(guò)過(guò)往的無(wú)數筆真實(shí)和模擬交易，學(xué)習該如何處理股權交易，然后用最合適的方式賣(mài)掉大筆股權。最重要的是，這樣的操作還不會(huì )影響市場(chǎng)價(jià)格。

　　摩根大通內部人士對于LOXM評論是，其定價(jià)策略已經(jīng)遠遠超過(guò)基準水平。

　　AI恐怕將在短時(shí)間內“橫掃”交易席位

　　眾所周知，要想做一個(gè)稱(chēng)職的操盤(pán)手，必須要保持高效的效率和果斷的決策，但是人無(wú)完人，在瞬息萬(wàn)變的金融市場(chǎng)，沒(méi)有人能夠保證從不虧損。實(shí)際上，即使是再牛X的AI系統，也不能保證萬(wàn)無(wú)一失。

　　但是，AI卻還是在一步步的取代人類(lèi)操盤(pán)手，比方說(shuō)華爾街知名投行高盛集團位于紐約的股票現金交易部門(mén)，其操盤(pán)手的人數已經(jīng)從2000年600人，減少到了現在的2人。20年不到的時(shí)間，AI幾乎“橫掃”交易席位。

　　其實(shí)一個(gè)普通操盤(pán)手的核心工作在于，通過(guò)獲取市場(chǎng)信息，結合自己對市場(chǎng)的判斷，適時(shí)進(jìn)行投資交易決策。而這也正是AI的優(yōu)勢所在：

　　AI更強大的數據收集和運算能力遠超人類(lèi)。無(wú)論是宏觀(guān)經(jīng)濟指標還是市場(chǎng)價(jià)格數據，AI的搜集和整理速度要遠遠超過(guò)人類(lèi)，再結合內嵌的算法模型，就能夠短時(shí)間內做出投資決策。

　　深度學(xué)習的“輔助”下AI比人類(lèi)更容易掌握市場(chǎng)規律。人類(lèi)操盤(pán)手做出的投資決策往往基于個(gè)人經(jīng)驗和傳統的方法論，而AI則可以根據以往市場(chǎng)規律和市場(chǎng)大環(huán)境因素，在深度學(xué)習之后，迅速的做出相應調整。

　　失手的可能性更低。人類(lèi)操盤(pán)手的操作風(fēng)險以及道德風(fēng)險都是不定的，這也讓金融機構承擔著(zhù)隨時(shí)有可能出現重大損失的風(fēng)險。如果使用AI操盤(pán)，首先在“忠誠度”上就不必擔心，而且其犯錯的幾率也是微乎其微。

　　所以，像高盛和摩根大通這樣的知名金融機構自然愿意啟用AI進(jìn)行交易，在現代高頻交易模式下，為流動(dòng)性資本提供更大的交易優(yōu)勢。

　　但是，也有不少反對的聲音，他們認為AI這種現代技術(shù)已經(jīng)打破了傳統的市場(chǎng)體系。除此之外，AI也有其在金融領(lǐng)域的弊端。

　　AI操盤(pán)的三個(gè)弊端

　　“過(guò)度擬合”如同人類(lèi)的過(guò)度自信

　　相信有過(guò)炒股經(jīng)歷的朋友，一定有過(guò)過(guò)度自信的時(shí)刻，因為你很可能在掌握了一個(gè)走勢規律之后，就認為掌握了對同一問(wèn)題的全部規律性認識。AI同樣如此，因為在機器學(xué)習中，模型越是復雜、需要納入的變量越是多，就越容易出現過(guò)度擬合的問(wèn)題。放在金融領(lǐng)域，找到避免這類(lèi)假規律的方法，正是阻礙AI能夠全面應用的核心問(wèn)題。

　　說(shuō)不清道不明的決策原因

　　無(wú)論是高盛還是摩根大通，他們的AI操盤(pán)手在做出一個(gè)投資決策之后，都沒(méi)法給出一個(gè)解釋。如果AI的決策能一直為這些機構賺錢(qián)，這一問(wèn)題肯定沒(méi)人在乎，但是AI也有失手的時(shí)候，這時(shí)的投資機構就希望能弄清楚其決策背后的原因。

　　AI掌握的歷史數據有限

　　要知道，金融市場(chǎng)誕生的時(shí)候計算機可是連模型都沒(méi)有，而且在歷史上出現的多次金融危機，很多都是由于一些“場(chǎng)外因素”造成的。如果高頻交易系統的數據集只能夠追溯一二十年的話(huà)，那么機器學(xué)習將受限于數據量不夠，而無(wú)法進(jìn)行長(cháng)線(xiàn)投資。而且，缺失的歷史數據，也有可能讓AI難以規避可能會(huì )再度來(lái)臨的金融危機。

　　所以說(shuō)，現階段有了AI加持的金融機構，或許能夠替代人類(lèi)操盤(pán)手，并且為金融機構帶來(lái)更為穩定的收益，但是其自身的弊端也是很難規避的。未來(lái)隨著(zhù)AI的持續發(fā)展，必然會(huì )有更多的金融崗位被它取代，只是在關(guān)鍵時(shí)期的重要決策，恐怕還是離不開(kāi)人類(lèi)的智慧。